深度解析：PDL1MSITMBEBV谁是最好的免疫治疗生物标

　　自从免疫治疗（IO）横空出世，取得的疗效让人叹为观止，癌症患者人人做梦都想接受IO治疗。
　　但可别忘了，免疫治疗药物用在不合适的人身上，不但不能缓解病情，还可能延误病情，造成疾病进展。
　　生物标志物（biomarker）作为最直接快速有效的检测手段，为了让患者能受到准确有效的治疗，biomarker就担起了筛选患者、分类患者的重担，准确找出有药物响应的患者，让他们尽早接受最好的治疗。
　　近期，由韩国科学家组成的研究团队，在著名期刊NatureMedicine发表了一篇可以写进教科书的胃癌免疫治疗研究成果〔1〕。
　　为什么这么说呢？因为他们在每个患者身上把目前几个可能的biomarker：
　　PDL1、MSI、TMB、EBV都仔仔细细全测了一遍。真是太可怕了，也不知道花了韩国纳税人多少银子。
　　不过也值了，发表在影响因子32。621的NatureMedicine，估计明年的韩国国自然重点项目不在话下了。
　　“不怕不识货，就怕货比货”，难能可贵的是这个研究为IO用药效果，在同一个患者群中提供了各个标记物的价值对比。而且，更有趣的是，不同的biomarker给出了非常不同但又非常有意义的结果。
　　一。这些都是什么？
　　首先，我们要知道这些IObiomarker都是什么意思？
　　1。PDL1
　　PDL1是一种在肿瘤细胞表面表达的蛋白，而免疫系统的效应T细胞表达PD1蛋白，PD1通俗的讲就是一种免疫细胞自杀按钮，一旦肿瘤细胞拥有PDL1，就像坏蛋长出了手，将T细胞上的PD1自杀按钮狠狠按下，使T细胞无法正常的杀掉肿瘤细胞。坏蛋肿瘤不仅活了下来，还不断的增大增多，夺取身体的养分，破坏体内正常秩序。
　　所以，神奇的免疫治疗其实就是通过单克隆抗体保护PD1，使它不被坏蛋按下，也就不会自杀了。因此，PDL1蛋白高表达的肿瘤细胞无疑就是免疫治疗的靶子。现在这是最热的免疫治疗标志物。
　　2。MSI
　　微卫星不稳定性（Microsatelliteinstability，MSI）也是明星biomarker之一，微卫星序列（Microsatellite，MS）在真核生物基因组中约占5，是基因重组和变异的来源。
　　MSI便是由于在遗传物质复制过程中，各种错误的累积所致。肿瘤细胞的DNA突变多表现在微卫星序列异常，免疫细胞一眼就看出来有问题。
　　MSI最大的问题是应用很少，只有在很少的癌种很苛刻的条件下才能使用，而且对于样本要求很高，很多时候需要手术或者穿刺。
　　3。TMB
　　肿瘤突变负荷（Tumormutationburden，TMB）是肿瘤组织每兆碱基中突变的数目。原理和MSI非常相似，只不过突变不在MS上，而在全基因组之中。
　　因此，TMB高也是预测使用PD1抗体是否有效的一个重要biomarker。
　　只是TMB检测更昂贵，而且检验标准非常不统一。而且不同癌种的TMB水平也很不一样。另外年龄也是一个很大的影响因素，年龄越高TMB越高，会影响正常值。
　　4。EBV
　　最后，让我们来看看文献中新推荐的EBV标志物，EBV就是EB病毒（EpsteinBarrvirus，EBV）。
　　EBV是鼻咽癌和胃癌中经常出现的外来入侵者。病毒的DNA会插入到人细胞DNA基因组序列中，导致细胞增殖异常。
　　大家一定急着想知道，文章最后到底得出一个什么结论，谁才是最牛的预测标记物，或者说是最普适、最有用的biomarker？有没有一套让人信服的评价指标，公平公正的挑出它呢？
　　二。评价指标只有一个就足够了吗？
　　让我们细细道来。
　　文中，对biomarker的评价标准之一是用药后的总体反应率（overallresponserate，ORR）
　　结果表明：EBV阳性的患者ORR为100，MSIH，即高度MSI的患者ORR为85。7，PDL1阳性的患者ORR为50，阴性的患者ORR为0。TMB也不甘示弱，高度TMB的患者ORR为88。9，中度TMB的患者ORR为20，低度TMB的患者ORR为11。1。
　　x轴上有各个患者的编号，按照肿瘤最大缩小程度进行排序，越往右表示疗效越好；y轴代表肿瘤最大缩小程度，正值代表肿瘤增大，负值代表肿瘤缩小。
　　X轴上注明了患者的突变数目分为高度、中度、低度三种，按照染色体外显子区域TMB突变数目由多到少从左到右排序，x轴下方用颜色标记的患者有药物响应，没用颜色标记的患者无药物响应。y轴值的高低代表染色体外显子区域TMB突变数目的多少，不同的颜色代表不同原因引起的突变。
　　乍一看，哇！EBV的预测效果最好，MSI和TMB的效果也不错，好像一个个都可以比肩PDL1，成为明星IObiomarker了？
　　赶快喝口水冷静冷静
　　三。不只一个评价指标
　　这明星biomarker可不是这么好当上的，得经过重重指标的考验，仅凭ORR还不能草率的判断谁更厉害，还得靠敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值这四大统计学指标来统一评价。在文献所处的环境下，它们的含义分别是：
　　敏感性（TPR：Truepositiverate）：
　　指的是用药有效人群中，被标志物预测为有效的（阳性）人数的比例。【真有效里被说有效的】
　　特异性（SPC：Specificity）：
　　指的是用药无效人群中，被标志物预测为无效的（阴性）人数的比例。【真无效里被说无效的】
　　阳性预测值（PPV：PositivePredictiveValue）：
　　指的是标志物预测为有效的（阳性）人群中，实际用药有效的人数所占比例。【说有效里真有效的】
　　阴性预测值（NPV：NegativePredictiveValue）：
　　指的是标志物预测为无效的（阴性）人群中，实际用药无效的人数所占比例。【说无效里真无效的】
　　是不是感觉像绕口令啊？想必敏感性、特异性大家都听过，即使不懂其具体含义，也都略知一二。为什么还要多算两个预测值呢？它们的意思，是不是差不多呀？
　　不，差之毫厘，谬以千里。
　　敏感性、特异性，主要反映诊断标志物预测的能力，是一个标志物准或者不准最直接的评价标准，主要用于从已经确定是癌症患者的群体中，挑出可能有药物响应的那部分。
　　敏感性是“挑的出”，特异性是“挑的准”。而预测值的意义主要是卫生经济学的评价，用以评价标志物的性价比。
　　四。多重评价指标数据说话：PDL1和EBV胜出
　　根据文献中提供的PDSDPRCR的四种患者用药效果，我们把CRPR作为用药有效的部分，SDPD作为用药无效的部分，计算每一个biomarker的TPRSPCPPVNPV，得出：
　　PDL1的TPR100，SPC63。16，PPV50，NPV100；
　　EBV的TPR40，SPC100，PPV100，NPV82。35；
　　MSI的TPR40，SPC97。62，PPV85。71，NPV82；
　　TMB的TPR42。86，SPC94。87，PPV75，NPV82。22
　　看这四个指标，很明显，PDL1和EBV的总体得分强势碾压了MSI和TMB，那么就只剩下PDL1与EBV宫斗了（是不是最近追剧上瘾了）。
　　五。PDL1和EBV继续比较
　　特别有意思的是，两个biomarker各占半壁江山。
　　PDL1的TPR和NPV高（都是100），EBV的SPC和PPV高（也都是100），PDL1是敏感性100，EBV是特异性100；PDL1是阴性预测值100，EBV是阳性预测值100，这真是太神奇了！到底要选哪个呢？
　　PDL1的NPV满分就意味为预测阴性的患者药物完全无效，没有错过任何一个可能获益的患者。而EBV的NPV为82，则有让一些其实有效的患者被误判为阴性，错失了治疗的机会。
　　而另一个指标，敏感度PDL1也是满分，意味着每一个用药有效的患者都被PDL1这个标记物挑出来了。而EBV的TPR40，意味着有60的有效患者被EBV预测为无效，让大部分用药有效患者失去用药的宝贵机会。
　　EBV的PPV满分意味着每一个预测为阳性的患者都是有效人群，而PDL1的50意味着有一半预测阳性人群是用药无效的（其实其中一部分是病情稳定SD）。EBV的特异性100意味着每一个用药无效的患者，该指标都是阴性的。
　　由此可见，PDL1“挑的出”，把所有的有效患者都挑出来了，但是有误挑的；
　　EBV“挑的准”，挑出来的都是有效的，但是有漏挑的。
　　六。PDL1在药物应用上的优势
　　而如今K药作为一个可以对应于多种癌型，并有显著治疗效果的药物，已经得到了美国FDA的审核，并被收入美国国立综合癌症网络（NationalComprehensiveCancerNetwork，NCCN）临床实践指南之中，NCCN是临床医生人人必读的指南，临床诊断和治疗常以指南内容为金标准。
　　如果由于漏诊使患者失去了用药的机会，患者将面临疾病进展的痛苦。这种悲剧是患者不愿意接受的。而PDL1的TPR和NPV100（的确有点不可思议），不仅患者不会漏诊，药厂也能卖出更多的药，皆大欢喜。
　　因此，在真正临床用药场景中，把PDL1作为biomarker更受大家的欢迎。
　　七。总结：综合优选为PDL1
　　总结说来，PDL1在保证TPR（敏感性）和NPV（阴性预测值）极高的情况下，SPC（特异性）和PPV（阳性预测率）也都很不错，综合能力均衡，在这场“宫斗”中完美取胜。
　　八。实锤：PDL1已经进入美国指南
　　2017年，NCCN指南明确指出对于无明显驱动基因突变的初诊NSCLC肺癌患者可以进行PDL1的检测，如果PDL150，可以选择PD1单抗Keytruda（pembrolizumab，K药）作为一线用药。
　　这条指南至今就是金标准。
　　〔1〕KimST，CristescuR，BassAJ，etal。ComprehensivemolecularcharacterizationofclinicalresponsestoPD1inhibitioninmetastaticgastriccancer〔J〕。NatureMedicine，2018。